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模式识别基础：特征提取与选择_14.主成分分析(PCA).docx

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    14.主成分分析(PCA)

    14.1PCA的原理

    主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将原始数据转换到一个新的坐标系统中，使得新的坐标轴（主成分）能够最大化数据的方差。PCA的主要目的是在保留数据最大信息量的同时，减少数据的维度，从而降低计算复杂度，提高模型的性能。

    14.1.1数据标准化

    在进行PCA之前，通常需要对数据进行标准化处理。数据标准化是为了消除不同特征之间的量纲和量级差异，使每个特征在PCA过程中具有相同的重要性。常用的标准化方法是Z-score标准化，

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